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公开(公告)号：CN106228459A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610255222.7
申请日：2016-04-21
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： G06Q50/06
CPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法，首先输入全网基础数据，根据考虑灵敏度一致性和与元件类型全面性的静态等值方法建立等值网络，并计算所有等值网络参数。运用非序贯蒙特卡洛法模拟元件运行情况和负荷波动大小，获得内网系统的随机状态，之后分析网络拓扑是否存在解列，潮流计算判断支路潮流或节点电压是否越限。最后综合评估系统等值可靠性，并与基于常规挂机等值理论得到的结果进行对比，该等值方法在进行外网等值时，不仅能保证元件类型的全面性，还能考虑潮流和灵敏度一致性，在保证等值精度的前提下结合非序贯蒙特卡洛法，有效提高了可靠性评估的计算速度。
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公开(公告)号：CN105680442A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610127267.6
申请日：2016-03-07
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC分类号： Y02P90/82 , H02J3/00 , G06Q10/06312 , G06Q50/06 , H02J2003/007
摘要： 一种基于考虑潮流和灵敏度一致性等值网络的期望缺供电量评估方法，考虑潮流和灵敏度一致性等值的快速可靠性评估方法。利用计算机，通过程序，首先输入网络的基础数据和内网可靠性评估参数。通过潮流及灵敏度一致性的静态等值方法获得等值网络，并计算等值网络参数，建立含等值网络的内网可靠性评估的拓扑分析模型。运用蒙特卡洛法对内网系统状态进行抽样，并基于含等值网络的拓扑分析模型计算每个抽样状态的最小切负荷量，最后统计获得内网可靠性指标EENS。
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公开(公告)号：CN104346535A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410633163.3
申请日：2014-11-10
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 重庆大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 电动私家车起始充电时刻的概率建模方法，具体建模步骤如下：1)记录并输入m天n个实际电动私家车起始充电时刻样本数据Ts＝[Ts1,Ts2,…,Tsn]，Ts的取值范围为(a，b)；2)计算电动私家车起始充电时刻概率分布。1、本发明方法能够实现电动私家车起始充电时刻概率分布的准确模拟，且准确度高。不需要任何的假设条件，因此准确度高且通用性强，对于电动私家车起始充电时刻的概率分布具有较好的模拟效果。解决采用固定带宽而存在缺乏局部适应性的问题，使电动私家车起始充电时刻的概率分布更为精确。利用计算机程序就准确地建立始荷电状态和起始充电时刻概率模型，方法简单，实用性强，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN105680442B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201610127267.6
申请日：2016-03-07
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC分类号： Y02P90/82
摘要： 一种考虑潮流和灵敏度一致性等值的期望缺供电量评估方法，考虑潮流和灵敏度一致性等值的快速可靠性评估方法。利用计算机，通过程序，首先输入网络的基础数据和内网可靠性评估参数。通过潮流及灵敏度一致性的静态等值方法获得等值网络，并计算等值网络参数，建立含等值网络的内网可靠性评估的拓扑分析模型。运用蒙特卡洛法对内网系统状态进行抽样，并基于含等值网络的拓扑分析模型计算每个抽样状态的最小切负荷量，最后统计获得内网可靠性指标EENS。
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公开(公告)号：CN117435944A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311431213.5
申请日：2023-10-31
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/213
摘要： 本发明公开一种电力系统暂态DIM辨识方法，包括以下步骤：1)获取若干电力系统母线电压曲线和功率角曲线；2)利用K‑means聚类算法对电力系统母线电压曲线和功率角曲线进行典型故障曲线筛选和权重计算，得到母线电压失稳曲线和功率角失稳曲线；3)利用MultiRocket算法提取母线电压失稳曲线和功率角失稳曲线的多维时间序列特征；4)基于多维时间序列特征，构建基础模型，并利用Bagging集成学习和集成优化方法对基础模型进行优化，得到DIM识别模型；5)利用DIM识别模型完成力系统暂态DIM辨识。本发明结合误差‑分歧理论，提出基于集成优化的DIM智能识别框架，提高预测准确性和可信度。
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公开(公告)号：CN118297334A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410434753.7
申请日：2024-04-11
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于调度时段内波动极值可信预测的调频容量需求量化方法，提出基于特征匹配度的细粒度净负荷随机波动特征筛选方法，在数据驱动输入与输出端分别构建有效反映调频容量需求特征的低维特征向量，以降低数据驱动预测输入输出的复杂映射关系和学习难度；在此基础上，采用具有小样本学习特性的高斯过程，建立基于高斯过程的净负荷波动极值预测模型，预测得到净负荷波动极值均值和标准差；引入机会约束可信评估预测结果，得到不同置信水平下的分布情况，采用蒙特卡洛模拟法生成场景集映射到相应的分布区间，以此可信量化调频容量需求，提高其量化精度。
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公开(公告)号：CN110929989B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911040124.1
申请日：2019-10-29
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于深度学习的含不确定性N‑1安全校核方法，主要步骤为：1)获取电力网络数据，并建立输入特征向量集Xin；2)对特征向量进行预处理，并划分为训练集和验证集；3)建立的深度神经网络直流潮流模型；4)利用训练集和验证集对深度神经网络直流潮流模型进行训练；5)以电力网络实时数据建立测试集，并输入到训练后的深度神经网络直流潮流模型中，得到潮流输出特征向量Yout；6)对输出特征向量Yout＝[θi,Pij]进行安全性验证。本发明可广泛应用于不确定性场景的N‑1安全校核在线分析，能够获得与传统直流潮流求解方法获得不相上下的校核精度，并提高近百倍的分析速度。
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公开(公告)号：CN111798037A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010528642.4
申请日：2020-06-10
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种基于堆叠式极限学习机框架的数据驱动最优潮流计算方法，主要包括以下步骤：1)建立极限学习机模型；2)将若干极限学习机模型逐层堆叠，建立堆叠式极限学习机；3)对堆叠式极限学习机进行优化，得到优化后的堆叠式极限学习机；4)建立数据驱动最优潮流学习框架；5)利用优化后的堆叠式极限学习机对数据驱动最优潮流学习框架进行解算。本发明可广泛应用于提高神经网络算法在电力系统分析中计算效率的问题。
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公开(公告)号：CN110829434A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910938908.X
申请日：2019-09-30
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种提高深度神经网络潮流模型扩展性的方法，主要步骤为：1)获取电力系统基本数据；2)确定特征向量；3)建立原始DNN潮流模型；4)对原始DNN潮流模型进行训练，得到训练后的原始DNN潮流模型；5)对原始DNN潮流模型进行扩建，得到扩建DNN潮流模型；6)对扩建系统概率潮流进行解算，得到概率潮流结果。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解，特别适用于因系统扩建导致原始系统DNN无法适用的情况。
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公开(公告)号：CN116883043A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310837506.7
申请日：2023-07-10
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/23
摘要： 本申请公开了一种分时电价时段划分方法，包括：获取电力负荷样本，所述电力负荷样本包括在预设时长内按照预设时间间隔采集的电力负荷数据；确定高斯混合模型的初始聚类参数和预设聚类数量，所述预设聚类数量为针对所述预设时长的时段划分数量；根据所述电力负荷样本和所述预设聚类数量，对所述初始聚类参数进行参数估计，获得最优聚类参数；根据所述最优聚类参数确定各所述电力负荷数据对应的采集时间点所属的划分时段。应用本申请所提供的技术方案，可以实现对分时电价进行更为精准合理的划分。本申请还公开了一种分时电价时段划分装置、电子设备以及计算机可读存储介质，同样具有上述技术效果。
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